保险数据资源的利用方法与应用场景

SolidWorks的命令很多,工具栏中不能显示所有的命令。设计人员可以通过调用工具栏中的命令按钮来满足日常工作的需要。操作方法如下。

1)自定义工具栏

在工具栏区域右击,弹出关于工具栏的快捷菜单。这些菜单的左边都有复选框,勾选相应复选框,系统将显示对应的工具栏;取消勾选复选框,对应的工具栏将被隐藏。

单击快捷菜单底部的“自定义”命令,或者单击菜单栏“工具”→“自定义”,系统弹出“自定义”对话框,该对话框包括“工具栏”“快捷方式栏”“命令”“菜单”“键盘”“鼠标笔势”和“选项”7个选项卡。

2)添加和删除工具栏的工具图标

可以通过“自定义”对话框的“命令”选项卡设定工具栏中的按钮构成。例如,在“特征”工具栏中添加“移动/复制”命令按钮的操作如下:在“命令”选项卡的“类别”选择框中选择“特征”,在“按钮”选项组中显示出特征的全部按钮,选中“移动/复制”按钮,将其拖到绘图区域的“特征”工具栏中即可,如图1-23所示。

图1-23　添加和删除工具栏中的按钮

若要删除工具栏中的按钮,则在“自定义”对话框中,将工具栏中的命令按钮拖到对应类别的“按钮”选项组中即可。

SolidWorks常用的工具栏有“标准”工具栏、“特征”工具栏、“草图”工具栏、“装配体”工具栏、“尺寸/几何关系”工具栏、“工程图”工具栏、“视图”工具栏、“插件”工具栏,当光标放在工具栏上面时,会出现说明,与Windows系统的工具栏使用方法一致,简要说明如下。

其中，部分数据指标描述如下：(www.xing528.com)

（1）结构性数据——保险精算数据：精算学在保险中的作用至关重要，尤其在风险控制、风险定价以及配合不断扩展的监管需求方面起到了不可替代的作用。一个保险公司的盈利水平取决于这家公司对预期的管理水平，例如对保费收益、定价的预期，这其中就涉及风险模型的建立。如果一个公司在风险模型方面做得不够到位，就可能导致定价过低，保费收缴不足，进而影响到公司的整体业务水平。

（2）保险精算数据——保险费率：是应缴纳保险费与保险金额的比率。（费率＝保险费/保险金额）保险费率是保险人按单位保险金额向投保人收取保险费的标准。保险人承保一笔保险业务，用保险金额乘以保险费率就得出该笔业务应收取的保险费。

（3）保险精算数据——预定利率：是指保险公司在产品定价时，根据公司对未来资金运用收益率的预测而为保单假设的每年收益率，通俗地说就是保险公司提供给消费者的回报率，主要是参照银行存款利率和预期投资收益率来设置的。国内的寿险预定利率上限为2.5%，是1999年6月制定的。2013年8月15日开始，普通型人身保险（放心保）实行新费率政策，其预定利率不再有2.5%的上限，而是由保险公司根据审慎原则自行决定。

（4）非结构性数据——客户资料：保险公司成功的一个关键因素是在设置具有竞争力的保费和覆盖风险之间选择一种平衡。而费率政策的制定与客户的行为息息相关，全面的客户资料为费率的制定提供了分析的依据。同时，在对客户信息分析的基础上，能够帮助保险公司分析现有客户的情况及偏好、预测客户的购买行为以极有可能成为客户的人群为重点开展销售活动。针对不同种类客户的需求，开发适合的新险种，最大限度地满足客户需求。根据客户流失的原因，找出相应的解决方案，以保证老客户的续期缴费比例。针对不同客户的特点，制定各个客户的最佳接触点和接触方式，以保持与客户的长期联系，提高客户的忠诚度。现在较为成功的一个案例就是招商信诺电销对信用卡客户的数据分析，其主要思路就是通过持卡人的行为，建立客户购买保险产品倾向性的模型，以提高电销的成功率。

6.1.3.3　保险业数据特征

（1）数据来源多：在保险业务系统中，每天都有来自投保人上亿条新的数据记录产生。每个省、市的管理信息系统及财务管理信息系统，每天在使用过程中产生大量数据。保险业务系统除了信息管理外，还有分析和决策功能，需要从上述原始的、现实的数据中得出很多分析型的数据，以及额外市场调查总结的数据，所以在对其进行特征描述时往往牵扯到上千个状态变量。然而传统的处理方法是多系统进行降维或简约化处理，这在一定程度上影响了最终结果的精度。

（2）数据种类混杂：保险业务系统本身就是一个很复杂的业务系统，上层有公司领导，中间有车险、船舶险等险事业部及总财务会计部和各个事业部的财务会计，下层又有基层员工及市场调查员等。最终为了达到保险业务系统最高赢利的目标，必须将不同职能、不同性质的上层、中层、下层控制管理得到的数据有机地结合起来，进行正确的处理和分析才能做到。

（3）数据质量差：在整个保险业务系统中，由于省、市各个下属的管理系统记录和采集的数据，最终都要汇总到总部，在此过程中就很容易出现不真实的数据、有误差的数据、无价值的数据还有数据缺失等现象。这些质量不太高的数据会产生很多不确定的因素，从而给决策者带来诸多不便。